21. Grundlagenwissen Künstliche Intelligenz

Dieser Beitrag stellt angeleitete Tutorials in Verbindung mit Jupyter Notebooks und einem einschlägigen Glossar als verzahnte Lehrmaterialien vor, durch die statistische Bausteine als Grundlagen von Künstlicher Intelligenz vermittelt werden. Die verzahnten Lehrmaterialien bieten den Studierenden dabei insbesondere strukturierte Anleitungen und Übungen, um die statistischen Bausteine kennenzulernen und eine konkrete Vorstellung von den Möglichkeiten und Grenzen der Künstlichen Intelligenz zu erhalten. Zu den statistischen Bausteinen zählen im Bereich des Machine Learnings die Regressions- und Klassifikationsverfahren sowie die Clustering- und Dimensionsreduktionsverfahren. Im Bereich des Deep Learnings bilden insbesondere Aktivierungsfunktionen die statistischen Bausteine von neuronalen Netzen als Grundlage für komplexere Analysen. Die Integration der statistischen Bausteine und die Verzahnung der Lehrmaterialien sollen insgesamt das Verständnis und die aktive Beteiligung der Studierenden in entsprechend ausgestalteten Lehr- und Lernsettings fördern.